大模型推理能力

The Potential of CoT for Reasoning: A Closer Look at Trace Dynamics

链式推理在推理中的潜力：对轨迹动态的深入考察

Gregor Bachmann, Yichen Jiang, Seyed Mohsen Moosavi Dezfooli, Moin Nabi

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了链式推理（CoT）在推理中的潜力，通过分析轨迹动态，发现CoT中不同部分对最终答案的贡献，并探讨了CoT的可转移性。

V-Retrver: Evidence-Driven Agentic Reasoning for Universal Multimodal Retrieval

V-Retrver: 以证据驱动的代理推理用于通用多模态检索

Dongyang Chen, Chaoyang Wang, Dezhao Su, Xi Xiao, Zeyu Zhang, Jing Xiong, Qing Li, Yuzhang Shang, Shichao Kan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Central South University（中南大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)

AI总结 V-Retrver通过引入证据驱动的代理推理机制，提升多模态检索的准确率和推理可靠性。

Comments Project page: https://github.com/chendy25/V-Retrver

MINAR: Mechanistic Interpretability for Neural Algorithmic Reasoning

MINAR: 图神经网络中神经算法推理的机制可解释性

Jesse He, Helen Jenne, Max Vargas, Davis Brown, Gal Mishne, Yusu Wang, Henry Kvinge

机构 * Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA（太平洋西北国家实验室） ； Halıcıoğlu Data Science Institute, University of California, San Diego, San Diego, CA（哈利奇奥格鲁数据科学研究所，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania, Pennsylvaina, PA（计算机与信息科学系，宾夕法尼亚大学） ； Department of Mathematics, University of Washington, Seattle, WA（数学系，华盛顿大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 MINAR是一种用于图神经网络中神经算法推理的机制可解释性工具，通过归因修补方法发现电路，揭示训练过程中的电路形成和剪枝机制。

RADAR: Reasoning as Discrimination with Aligned Representations for LLM-based Knowledge Graph Reasoning

RADAR: 以对齐表示进行基于大语言模型的知识图谱推理的推理

Bo Xue, Yuan Jin, Luoyi Fu, Jiaxin Ding, Xinbing Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 RADAR通过判别性关系推理提升知识图谱推理的鲁棒性和泛化能力，实现比LLM基线更高的链接预测和三元组分类精度。

ExpLang: Improved Exploration and Exploitation in LLM Reasoning with On-Policy Thinking Language Selection

ExpLang: 通过在线策略思考语言选择改进大语言模型推理中的探索与利用

Changjiang Gao, Zixian Huang, Kaichen Yang, Jiajun Chen, Jixing Li, Shujian Huang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Jiangsu, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，江苏，中国） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室，上海，中国） ； Department of Linguistics and Translation, City University of Hong Kong, Hong Kong, China（语言学与翻译系，香港城市大学，香港，中国） ； School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology, Liaoning, China（数学科学学院，大连理工大学，辽宁，中国） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ExpLang通过在线策略思考语言选择改进大语言模型推理中的探索与利用，实现多语言优势提升

Latent Context Compilation: Distilling Long Context into Compact Portable Memory

潜在上下文编译：将长上下文编译为紧凑便携内存

Zeju Li, Yizhou Zhou, Qiang Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出潜在上下文编译方法，通过LoRA模块将长上下文压缩为紧凑内存，无需合成数据即可提升LLM部署效率。

Field-Theoretic Memory for AI Agents: Continuous Dynamics for Context Preservation

场论记忆用于人工智能代理：连续动态以保持上下文

Subhadip Mitra

机构 * Rotalabs 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于场论的记忆系统，通过连续动态保持上下文，提升多会话推理和时间推理性能。

Comments 15 pages, 6 figures. Code: https://github.com/rotalabs/rotalabs-fieldmem

Recursive Belief Vision Language Action Models

递归信念视觉语言动作模型

Vaidehi Bagaria, Bijo Sebastian, Nirav Kumar Patel

机构 * Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology, Madras, Chennai, India（工程设计系，印度理工学院，马德拉斯，钦奈，印度） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RB-VLA通过信念与意图联合条件化扩散策略，实现长周期任务的高效执行，显著提升成功率并降低推理延迟。

OMNI-LEAK: Orchestrator Multi-Agent Network Induced Data Leakage

OMNI-LEAK：协调多智能体网络引发的数据泄露

Akshat Naik, Jay Culligan, Yarin Gal, Philip Torr, Rahaf Aljundi, Alasdair Paren, Adel Bibi

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 OMNI-LEAK攻击通过多智能体协调设置中的单个提示注入泄露敏感数据，揭示了多代理系统在数据安全方面的关键漏洞。

Comments Preprint; corrected typos

Two-Stage Active Distribution Network Voltage Control via LLM-RL Collaboration: A Hybrid Knowledge-Data-Driven Approach

通过LLM-RL协作的两阶段主动配电网电压控制：一种混合知识-数据驱动方法

Xu Yang, Chenhui Lin, Xiang Ma, Dong Liu, Ran Zheng, Haotian Liu, Wenchuan Wu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种混合知识-数据驱动方法，通过LLM与RL协作实现主动配电网两阶段电压控制，提升电压调节效率与电网质量。

Breaking Semantic-Aware Watermarks via LLM-Guided Coherence-Preserving Semantic Injection

破坏语义感知水印：通过LLM引导的保持连贯性语义注入

Zheng Gao, Xiaoyu Li, Zhicheng Bao, Xiaoyan Feng, Jiaojiao Jiang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出CSI攻击，利用LLM引导的语义操纵破坏语义水印的绑定，揭示当前语义水印设计在面对LLM驱动的语义扰动时的安全漏洞。

Comments Accepted by The Web Conference 2026 (Short Paper Track)

WeaveTime: Stream from Earlier Frames into Emergent Memory in VideoLLMs

WeaveTime: 从早期帧中流式传输以形成涌现记忆在视频LLMs中

Yulin Zhang, Cheng Shi, Sibei Yang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算科学与数据科学学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 WeaveTime通过引入时间重建目标和动态关注缓存，提升视频LLMs在流式场景中的时间感知能力，减少延迟并提高准确性。

Comments Accepted at CVPR 2026 (preview; camera-ready in preparation)

Humanizing Robot Gaze Shifts: A Framework for Natural Gaze Shifts in Humanoid Robots

使机器人目光转移人性化：一种在人形机器人中实现自然目光转移的框架

Jingchao Wei, Jingkai Qin, Yuxiao Cao, Jingcheng Huang, Xiangrui Zeng, Min Li, Zhouping Yin

机构 * School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（机械科学与工程学院，华中科技大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出RGS框架，通过结合认知注意力机制与生物模仿运动生成，实现人形机器人自然且上下文合适的人类化目光转移。

Comments submitted to AIM 2026

AkiraRust: Re-thinking LLM-aided Rust Repair Using a Feedback-guided Thinking Switch

AkiraRust：重新思考利用反馈引导的思考开关的LLM辅助Rust修复

Renshuang Jiang, Yichong Wang, Pan Dong, Xiaoxiang Fang, Zhenling Duan, Tinglue Wang, Yuchen Hu, Jie Yu, Zhe Jiang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 AkiraRust通过反馈引导的思考开关机制，实现Rust修复的语义正确性和效率提升。

Comments 7 pages, 11 figures, accepted to DAC